TTAGN：面向以太坊钓鱼诈骗检测的时序交易聚合图网络
密码学与安全
2022-04-29 v1 人工智能
摘要
近年来，钓鱼诈骗已成为第二大区块链平台以太坊中涉及的最严重犯罪类型。以太坊上现有的钓鱼诈骗检测技术多使用传统机器学习或网络表示学习从交易网络中挖掘关键信息以识别钓鱼地址。然而，这些方法采用最后一条交易记录甚至完全忽略这些记录，且仅使用人工设计的特征进行节点表示。本文中，我们提出一种时序交易聚合图网络 (TTAGN) 以提升以太坊上钓鱼诈骗检测性能。具体而言，在时序边表示模块中，我们对节点间历史交易记录的时序关系建模，以构建以太坊交易网络的边表示。此外，在 edge2node 模块中，聚合节点周围的边表示以将拓扑交互关系融合进其表示（也称为交易特征）。我们进一步将交易特征与图神经网络获得的常见统计及结构特征结合以识别钓鱼地址。在真实世界以太坊钓鱼诈骗数据集上的评估表明，我们的 TTAGN（AUC 92.8%，F1score 81.6%）优于最先进的方法，并且时序边表示与 edge2node 模块的有效性也得到了验证。
引用
@article{arxiv.2204.13442,
title = {TTAGN: Temporal Transaction Aggregation Graph Network for Ethereum Phishing Scams Detection},
author = {Sijia Li and Gaopeng Gou and Chang Liu and Chengshang Hou and Zhenzhen Li and Gang Xiong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.13442},
year = {2022}
}
备注
WWW 2022